基于Hadoop平台的聚类协同过滤推荐方法研究∗OACSTPCD
Research on Collaborative Filtering Recommendation Method Based on Hadoop Platform
为了改善在大数据环境下协同过滤推荐算法的性能问题,通过Hadoop平台下的MapReduce编程模型,提出一种基于改进K-means聚类的协同过滤推荐算法.在分布式环境下对高维数据采用矩阵分解进行预处理,改善数据稀疏性之后构建改进聚类模型,再利用聚类模型结合协同过滤算法形成推荐候选空间完成推荐.经实验验证,该方法不仅提升了算法的运行速率以及推荐精度,而且能够有效解决数据的稀疏性和算法的可扩展性问题.
In order to improve the performance of collaborative filtering recommendation algorithm in big data environment,a collaborative filtering recommendation algorithm based on improved K-means clustering is proposed by using MapReduce program?ming model under Hadoop platform. In the distributed environment,the high-dimensional data is preprocessed by matrix decompo?sition. After improving the data sparsity,the clustering model is constructed by clustering algori…查看全部>>
赵恩毅;王瑞刚
西安邮电大学物联网与两化融合研究院 西安 710061西安邮电大学物联网与两化融合研究院 西安 710061
信息技术与安全科学
协同过滤Hadoop推荐聚类
collaborative filteringHadooprecommendationclustering
《计算机与数字工程》 2019 (10)
2529-2533,2588,6
评论